论文摘要
获取成形缺陷的快速、准确在线检测方法是实现旋压成形智能化的基础。通过对起皱特征和图像识别流程进行研究,提出了一种基于机器视觉的起皱缺陷在线检测方法,并将其应用于锥形件剪切旋压成形过程起皱缺陷的在线检测。构建旋压成形图像在线采集系统,实现成形时旋压件图像的实时获取;利用Halcon软件对图像进行ROI提取、直方图均衡化等预处理,能够获得高对比度的清晰图像;通过Otsu法改进传统Canny边缘检测算法,实现了根据图像梯度自动确定高低阈值,准确地提取出锥形件的图像轮廓。以锥形旋压件起皱后口部轮廓波纹个数及大小为特征,设计了起皱缺陷识别算法,成功检测出锥形件起皱缺陷;并通过剪切旋压实验进行起皱识别算法的可靠性验证。实验结果表明,该方法可以准确、快速地检测出起皱缺陷,平均响应时间为0. 225 s,能够满足实时检测的要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李永婷,夏琴香,肖刚锋,程秀全
关键词: 锥形件,剪切旋压,起皱缺陷,机器视觉,在线检测
来源: 锻压技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 华南理工大学机械与汽车工程学院,广州民航职业技术学院飞机维修工程学院
基金: 广东省自然科学基金博士启动纵向协同项目(2017BQ019),国家自然科学基金青年科学基金项目(51705159),中国博士后科学基金项目(2017M622678)
分类号: TG306
DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2019.01.022
页码: 134-141
总页数: 8
文件大小: 2098K
下载量: 170
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